Улучшение устойчивости сельского хозяйства с помощью дистанционного зондирования и ИИ:
Современное сельское хозяйство сталкивается с серьезными вызовами, такими как изменение климата, ограниченные водные ресурсы, рост затрат на производство и различные нарушения, например, пандемия COVID-19. Эти проблемы подвергают устойчивость систем производства пищевых продуктов риску и требуют инновационных решений для удовлетворения потребностей растущего мирового населения. Недавние достижения в области дистанционного зондирования и ИИ открывают новые возможности для улучшения мониторинга и управления урожаями. Путем интеграции этих технологий мы можем собирать и анализировать фенотипические данные масштаба больших территорий с беспрецедентной точностью, облегчая разработку инструментов предсказательного и предписательного управления.
Беспилотные авиационные системы (БПА) Революционируют Цифровое Сельское Хозяйство:
БПА предлагают эффективную альтернативу традиционным датчикам полей, которые могут быть дорогими и нарушительными для сельскохозяйственных операций. БПА, оснащенные датчиками, предоставляют высокоразрешенные временные и пространственные данные о росте растений, превосходя традиционные методы, которые часто упускают изменения внутри поля. Недавние исследования подчеркивают растущий интерес к БПА для сельского хозяйства с применением от оценки фенотипов растений и водного стресса до мониторинга болезней и оценки урожайности. В то время как внедрение БПА сталкивается с вызовами обработки данных и их интерпретации, их интеграция с ИИ обещает улучшить эффективность и производительность сельского хозяйства.
Интеграция Геномики и Феномики с БПА:
Продвинутая геномика улучшила селекцию культурных растений путем выявления генетических маркеров, связанных с комплексными признаками. Однако для установления связи между геномными данными и фенотипическим выражением требуются точные измерения на уровне полей. БПА решает эту проблему, предоставляя высокоразрешенные и последовательные фенотипические данные. Исследования показали, что БПА эффективно измеряют такие признаки, как высота растений и покров кроны, дополняя геномные инструменты и улучшая точность селекции. Путем интеграции БПА с геномным анализом исследователи могут выявить детальные отношения между генотипом и фенотипом, улучшить селекцию с помощью маркеров и ускорить разработку высококачественных сортов культур.
Комбинирование Дистанционного Зондирования, Моделей Симуляции и ИИ в Цифровом Сельском Хозяйстве:
БПА предлагают эффективную фенотипизацию урожаев, но их пространственное покрытие ограничено зарядом батареи и затратами на обработку данных. В то время как спутниковые данные используются для более широких применений, им недостает разрешения, необходимого для точного сельского хозяйства. Интеграция высокоразрешенных данных БПА с информацией от спутников может улучшить прогнозирование на больших территориях. Достижения в области машинного обучения и моделей симуляции урожаев предоставляют возможности для улучшения точности и масштабируемости. Путем совмещения этих технологий мы можем разрабатывать надежные модели для оценки урожайности и управления внутри сезона, устраняя разрывы между данными на уровне полей и крупномасштабными сельскохозяйственными применениями.
Будущие направления в устойчивом управлении культурами:
Для продвижения устойчивого управления культурами необходимо улучшить ресурсную эффективность в сельском хозяйстве. Технологический прогресс предлагает многообещающие решения на предстоящие десятилетия, с БПА, доказавшими свою эффективность при количественном измерении фенотипических данных на уровне полей и ускорении циклов селекции при интеграции с GWAS. Несмотря на то, что эти технологии все еще развиваются, их комбинирование с дистанционным зондированием от спутников, ИИ и моделями симуляции урожаев прокладывает путь для крупномасштабных цифровых сельскохозяйственных применений. Будущие усилия должны быть направлены на создание междисциплинарных команд и установление стандартизированных протоколов сбора и анализа данных. Обеспечение высококачественных исходных данных остается крайне важным для успеха этих достижений.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу на Reddit.
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.
Статья “Продвижение устойчивого сельского хозяйства: Интеграция дистанционного зондирования, ИИ и геномики для улучшения устойчивости” впервые появилась на MarkTechPost.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Advancing Agricultural Sustainability: Integrating Remote Sensing, AI, and Genomics for Enhanced Resilience .
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
